Marine hotspots of activity inform protection of a threatened community of pelagic species in a large oceanic jurisdiction
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Remote oceanic islands harbour unique biodiversity, especially of species that rely on the marine trophic resources around their breeding islands. Identifying marine areas used by such species is essential to manage and limit processes that threaten these species. The Tristan da Cunha territory in the South Atlantic Ocean hosts several endemic and globally threatened seabirds, and pinnipeds; how they use the waters surrounding the islands must be considered when planning commercial activities. To inform marine management in the Tristan da Cunha Exclusive Economic Zone (EEZ), we identified statistically significant areas of concentrated activity by collating animal tracking data from nine seabirds and one marine mammal. We first calculated the time that breeding adults of the tracked species spent in 10 × 10 km cells within the EEZ, for each of four seasons to account for temporal variability in space use. By applying a spatial aggregation statistic over these grids for each season, we detected areas that are used more than expected by chance. Most of the activity hotspots were either within 100 km of breeding colonies or were associated with seamounts, being spatially constant across several seasons. Our simple and effective approach highlights important areas for pelagic biodiversity that will benefit conservation planning and marine management strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».